TreeMap适合需键自动排序的场景，基于红黑树实现O(log n)操作，支持floorKey/ceilingKey范围查询（需判null）、subMap子视图及自定义Comparator；不支持并发写入，高并发应选ConcurrentSkipListMap。
TreeMap 适合需要自动排序的键值对场景
TreeMap 的核心价值是维护键的自然顺序（或自定义比较器顺序），插入、删除、查找都基于红黑树实现，时间复杂度稳定在 O(log n)。它不适合高频随机写入+无序遍历的场景，但凡你关心“按字母、数字、时间先后顺序访问键”，或者需要快速拿到最小/最大键、前驱/后继键，TreeMap 就比 HashMap 更合适。
用 floorKey()、ceilingKey() 做范围查询时别漏掉 null 判断
这些方法在找不到匹配键时返回 null，不是抛异常——这是容易踩坑的地方。比如查“小于等于某个时间戳的最新配置”，如果用 treeMap.floorKey(timestamp) 却没判空，后续直接解包就会触发 NullPointerException。
常见使用模式：
- 查最近的下界：
treeMap.floorKey(key)（≤ key 的最大键） - 查最近的上界：
treeMap.ceilingKey(key)（≥ key 的最小键） - 取子视图（左闭右开）：
treeMap.subMap(fromKey, toKey)，注意两个边界都必须存在或满足比较逻辑，否则可能返回空 Map
构造时传 Comparator 比实现 Comparable 更灵活
如果你的键类型本身没实现 Comparable，或者想临时换一种排序逻辑（比如按字符串长度而非字典序），直接传 Comparator 是唯一选择。例如：
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TreeMap<String, Integer> map = new TreeMap<>((a, b) -> Integer.compare(a.length(), b.length()));
注意：一旦用了自定义 Comparator，就不能再往里 put null 键（会抛 NullPointerException），而自然排序的 TreeMap 允许 null 键（仅当 comparator 支持且未被调用时）。
并发环境下不能直接用 TreeMap，替代方案要看读写比例
TreeMap 本身不支持并发修改，多线程写入会破坏红黑树结构。如果只是读多写少，可用 Collections.synchronizedSortedMap(new TreeMap())；但若写操作频繁，建议改用 ConcurrentSkipListMap——它也保持有序，且是真正线程安全的，底层用跳表实现，平均性能比同步包装的 TreeMap 更稳。
特别提醒：ConcurrentSkipListMap 不支持 subMap 返回的视图实时反映原 Map 的并发更新，它的子视图是弱一致性的，这点和 TreeMap 的强一致性不同。
